| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章. 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.1 相关项目 | 第16页 |
| 1.1.2 应用案例 | 第16-17页 |
| 1.1.3 本文焦点 | 第17-18页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第18页 |
| 1.3 相关研究 | 第18-26页 |
| 1.3.1 相关定义 | 第18-20页 |
| 1.3.1.1 情景的定义 | 第18页 |
| 1.3.1.2 情景感知的定义 | 第18-19页 |
| 1.3.1.3 情景数据的定义 | 第19页 |
| 1.3.1.4 情景知识的定义 | 第19页 |
| 1.3.1.5 情景感知系统 | 第19页 |
| 1.3.1.6 情景数据处理方式 | 第19-20页 |
| 1.3.2 情景管理系统 | 第20-24页 |
| 1.3.2.1 情景管理系统的定义 | 第20-21页 |
| 1.3.2.2 情景管理系统与情景感知系统的关系 | 第21页 |
| 1.3.2.3 情景管理系统的功能 | 第21-23页 |
| 1.3.2.4 情景管理系统旳概念模型 | 第23-24页 |
| 1.3.3 优化理论 | 第24-26页 |
| 1.4 本文贡献 | 第26-27页 |
| 1.4.1 基于概念格的情景范围实例检索 | 第26页 |
| 1.4.2 基于概念格的情景知识存储模型 | 第26页 |
| 1.4.3 概念格中的知识实例的一致性信息检查和更新算法 | 第26-27页 |
| 1.5 后续章节 | 第27-28页 |
| 第二章. 情景概念模型 | 第28-35页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 情景建模案例 | 第28页 |
| 2.3 情景概念模型 | 第28-31页 |
| 2.4 情景本体模型 | 第31-34页 |
| 2.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 第三章. 基于概念格的情景范围实例检索 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 Description Logic(DL)介绍 | 第35-37页 |
| 3.2.1 描述逻辑和本体的关系 | 第37页 |
| 3.3 检索优化分析 | 第37-39页 |
| 3.4 FCA理论介绍 | 第39-40页 |
| 3.5 情景概念格模型 | 第40-47页 |
| 3.5.1 情景约束 | 第40-42页 |
| 3.5.2 实例聚类 | 第42-44页 |
| 3.5.3 格结构定义 | 第44-47页 |
| 3.6 检索算法 | 第47-51页 |
| 3.7 性能评估 | 第51-52页 |
| 3.8 本章总结 | 第52-53页 |
| 第四章. 基于概念格的情景知识存储模型 | 第53-58页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 数据存储模型 | 第53-57页 |
| 4.3 性能评估 | 第57页 |
| 4.4 本章总结 | 第57-58页 |
| 第五章. 概念格一致性信息更新过程中的优化算法 | 第58-71页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 相关研究 | 第58-59页 |
| 5.3 更新算法 | 第59-70页 |
| 5.3.1 已有算法介绍 | 第59页 |
| 5.3.2 概念格一致性信息更新算法 | 第59-60页 |
| 5.3.3 优化理论定义及证明 | 第60-65页 |
| 5.3.4 优化算法 | 第65-68页 |
| 5.3.5 性能评估 | 第68-70页 |
| 5.4 本章总结 | 第70-71页 |
| 第六章. 概念格属性分割优化算法 | 第71-100页 |
| 6.1 引言 | 第71页 |
| 6.2 相关工作 | 第71-72页 |
| 6.3 属性分割算法 | 第72-97页 |
| 6.3.1 属性渐增算法 | 第72-74页 |
| 6.3.2 优化策略及分析 | 第74-83页 |
| 6.3.3 优化算法 | 第83-97页 |
| 6.4 性能评估 | 第97-99页 |
| 6.5 本章总结 | 第99-100页 |
| 本文总结和展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 附录 | 第107-110页 |
| 附录1. CoMeT GUI图例 | 第107-109页 |
| 附录2. 作者攻读博士学位期间所发表的论文 | 第109页 |
| 附录3. 作者攻读博士学位期间所参与的项目 | 第109页 |
| 附录4. 作者攻读博士学位期间所参与的申请专利情况 | 第109-110页 |
| 后记 | 第110页 |
